## KLASIFIKASI TEKS MENGGUNAKAN CHI SQUARE FEATURE
SELECTION UNTUK MENENTUKAN KOMIK BERDASARKAN PERIODE,

## MATERI DAN FISIKDENGAN  ALGORITMA NAIVEBAYES
Siti Anisah, Anton Setiawan H, Asih Pujiastuti Program  Studi Informatika Sekolah Tinggi  Teknologi Adisutjipto Yogyakarta informatika@stta.ac.id

## Abstract
A comic has its own characteristics compared the other types of books. The difference  between comic and other books can  be seen from   the category o f period,  material and physical.  Comicand other  booksneeded an application o f  classification system.  Looking fo r  the problem,  classification system was made  using Chi Square Feature Selection and Naive Bayes algorithm  to determine  the comic  based  on  the  period,  material  and physical.  Delphi  programming  language  and  Oracle Database  are  used to  build the  Classification System.  Chi Square Feature  Selection acquired trait a  comic  is  in  0.10347  and which  not  comic  is  in  1.9531.  Furthermore,  data  is  classified by  the Naive  Bayes  algorithm.  From  120  titles  o f comic  that  consists  60  titles  o f comic  and non  comic used to build classesfor trainand 60 titles o f comic and non comic used to test.  The results o f Naive Bayesalgorithm fo r comic is 96,67%with  3.33% error rate,  and non  comic is 90% with  10% error rate.  The classification to determine comic is good.
Keywords :  Chi Square Feature Selection, Naive Bayes Algorithm,  Comic, Period,  Content,  Physic.

## 1. L a tar Belakang
Membaca  merupakan  suatu  proses  yang  membangun  pemahaman  isi  bacaan  yang  tertulis. Berbagai  macam jenis  buku bacaan  dibuat dan  dapat  dikelompokkan  berdasarkan  isi  buku,  seperti majalah,  buku  cerita,  koran,  maupun  komik.  Komik  didefinisikan  sebagai  tatanan  gambar  dan balon  kata  yang  berurutan,  dalam  sebuah  buku  komik.  Teknis  dan  struktur  komik  didefinisikan sebagai sequential  art, susunan  gambar  dan  kata-kata  untuk  menceritakan  sesuatu  atau mendramatisasi  suatu ide.
Sebuah komik memiliki  ciri tersendiri  dibandingkan dengan jenis buku lain.  Perbedaan komik dengan buku lain dapat dilihat dari kategori periode penerbitan,  fisik ataupun interface komik,  serta materi  atau isi  cerita komik.  Penggemar komik dapat membeli  komik di  toko buku atau meminjam komik  di  rental  komik  maupun  sebuah  taman  bacaan.  Sebuah  taman  bacaan  hendaknya  dapat membedakan  setiap  jenis  buku  yang  ada  dan  mengelompokkan  buku-buku  tersebut  ke  dalam kelasnya. Misalnya apakah sebuah buku merupakan komik atau bukan komik.
Dibutuhkan  suatu  aplikasi  sistem  klasifikasi  yang  dapat membantu admin suatu taman bacaan untuk  mengetahui  apakah  sebuah  buku  termasuk jenis  komik  ataupun  bukan  komik  berdasarkan periode,  materi,  fisik  menggunakan Chi  SquareFeature  Selection dan  algoritma Naive  Bayes Classifier.  Naive  Bayes  Classifier merupakan  teknik  prediksi  berbasis  probabilistik  sederhana dengan  asumsi  independensi  (ketidaktergantungan)  yang  kuat  (naif).  Secara  umum,  dasar  ide feature  selection yaitu  mencari  semua  kemungkinan  kombinasi  dari  atribut  dalam  data  untuk menemukan subset dari feature yang terbaik untuk prediksi.

## 2. Landasan Teori

## 2.1  Algoritma Naïve Bayes Classifier
Bayes merupakan  teknik  prediksi  berbasis  probabilistik  sederhana  yang  berdasarkan  pada penerapan  teorema Bayes (atau  aturan Bayes) dengan  asumsi  independensi  (ketidaktergantungan) yang  kuat  (naif).  Dengan  kata  lain, Naïve  Bayes, model  yang  digunakan  adalah  “model  fitur independen”.
Dalam Bayes (terutama Naive Bayes), maksud independensi yang kuat pada fitur adalah bahwa sebuah fitur pada  sebuah  data tidak berkaitan  dengan  ada  atau tidaknya fitur lain  dalam  data yang sama.
Prediksi Bayes didasarkan pada teorema Bayes dengan formula umum  sebagai berikut  :
p (E\H) xP ( H) P (H\E)  =
P (E) (2.1)
Penjelasan dari formula tersebut terdapat pada Tabel  1.
Tabel  1. Keterangan Formula Naive Bayes Parameter Keterangan P(H|E) Probabilitas  akhir  bersyarat  (conditional  probability) suatu  hipotesis  H terjadi jika  diberikan bukti  (evidence) E terjadi. P(E|H) Probabilitas  sebuah  bukti  E  terjadi  akan  memengaruhi hipotesis H. P(H) Probabilitas  awal  (priori)  hipotesis  H  terjadi  tanpa memandang bukti apapun. P(E) Probabilitas  awal  (priori)  bukti  E  terjadi  tanpa memandang hipotesis/bukti yang lain.
Ide  dasar  dari  aturan  Bayes  adalah  bahwa  hasil  dari  hipotesis  atau  peristiwa  (H)  dapat diperkirakan berdasarkan pada beberapa bukti  (E) yang diamati.

## 2.2 Chi Square Feature Selection
Seleksi fitur (feature selection) dilakukan untuk mereduksi fitur-fitur yang tidak relevan dalam proses  klasifikasi  oleh Naive  Bayes. Seleksi  fitur Chi  Square menggunakan  teori  statistikauntuk menguji  independensi  sebuah  termdengan  kategorinya.  Salah  satu  tujuan  penggunaan  seleksi  fitur adalah  untuk  menghilangkan  fitur  pengganggu  dalam  klasifikasi.  Dalam  seleksi  fitur Chi  Square berdasarkan  teori  statistika,  dua  peristiwa  di  antaranya  adalah,  kemunculan  dari  fitur  dan kemunculan  dari  kategori,  yang  kemudian  setiap  nilai  termdiurutkan  dari  yang  tertinggi.  Uji Chi Square dalam  statistika diterapkan untuk menguji independensi dari dua peristiwa.
Rumus  :
X2  =  ' L ^ t .....................................................................................................(2.2)
O  :  nilai Observasi (pengamatan) E  :  nilai Expected (harapan) D f = (b-1) (k-1)......................................................................................... (2.3)
b  : jumlah baris k : jumlah kolom

## 3. Perancangan  Sistem

## 3.1 Flowchart Seleksi F itur
Flowchart untuk  seleksi  fitur  yang  menggunakan Chi  Square  Feature  Selection ditunjukkan pada Gambar  1.
Langkah  awal  pada  seleksi  fitur menggunakan Chi Square Feature  Selection sesuai  Gambar  1 adalah  menentukan  kelas  dan  menentukan  atribut  yang  nantinya  akan  membentuk  sebuah  tabel kontingensi.  Tabel  kontingensi  berguna  untuk  menentukan  nilai Chi  Square yang  berguna  untuk penentuan  kelas  buku  selanjutnya.  Setelah  tabel  kontingensi  terbentuk, admin dapat  melakukan input data  pada  tabel  kemudian  menentukan  nilai  derajat  kebebasan  (df)  dari  tabel.  Derajat kebebasan  diperoleh  dari  jumlah  baris  kurang  1  dan  jumlah  kolom  kurang  1  kemudian  hasilnya dikalikan.  Derajat  kebebasan  digunakan  untuk  membandingkan  hasil Chi  Square yang  dihitung dengan tabel Chi Square.
Gambar  1 Flowchart Seleksi Fitur dengan Chi Square Feature Selection

## 3.2 Flowchart Klasifikasi dengan Naive Bayes
Flowchart untuk klasifikasi  dengan algoritma Naive Bayes ditunjukkan pada Gambar 2 berikut. Langkah pertama pada proses klasifikasi  dengan algoritma Naive Bayes  sesuai  Gambar 2 yaitu menginputkan  data  yang  akan  diklasifikasikan  seperti  judul  buku  beserta  jumlah  dari  setiap kategori  yaitu  periode,  materi  dan  fisik.  Selanjutnya  akan  dicari  kelas  sesuaidata  yang  diinputkan. Sistem  akan  menghitung  nilai  probabilitas  setiap  kelas.  Probabilitas  setiap  kelas  akan  menentukan klasifikasi  data  dimana  probabilitas  terbesar  akan  diambil  sebagai  penentuan  kelas  apakah  sebuah
data  merupakan  komik  atau  bukan.  Apabila  ingin  memasukkan  data  buku  lagi,  maka  kembali  ke proses awal yaitu input data yang akan diuji.
Gambar 2 Flowchart Proses Klasifikasi dengan Algoritma Naive Bayes

## S.S  Diagram  Alir Data
S.S.1  Diagram Konteks
Diagram  konteks  pada  sistem  klasifikasi  komik  berdasarkan  periode,  materi  dan  fisik menggunakan Chi Square Feature Selection dengan Algoritma Naive Bayes ditunjukkan pada Gambar 3.
Data  Buku
:>:?■
Gambar 3  Diagram Konteks Klasifikasi Komik
Berdasarkan  diagram  konteks  pada  Gambar  3  terdapat  dua  entitas  yaitu Admin dan User. Admin menginputkan periode,  materi  dan  fisik  sebuah buku kemudian  sistem  akan melakukan perhitungan  dengan Chi  Square yang  menentukan  nilai  masing-masing  kategori.Dengan  nilai tersebutUser  dapat  mengklasifikasikan  sebuah  buku  menjadi  komik  ataupun  bukan  komik berdasarkan nilai  seleksi fitur dengan menggunakan algoritma Naive Bayes.

## 3.3.2  DAD Level 0
DAD  Level  0  klasifikasi  komik  menggambarkan  rincian  proses-proses  yang  telah digambarkan  pada  Diagram  konteks.  Adapun  DAD  Level  0  klasifikasi  komik  dapat  dilihat pada Gambar 4.
Tahap  yang  dilakukan  oleh Admin untuk  menentukan  kelas  yaitu  melakukan input nilai periode,  materi  dan  fisik  kemudian  menghitung  nilai Chi  Square  Feature  Selection masing- masing  kelas  dan  mendapatkan  ciri  kelas feature ).  Selanjutnya, admin dapat  melakukan klasifikasi  dengan Naive  Bayes untuk  menentukan  kelas  apakah  sebuah  buku  merupakan komik  atau  bukan  dengan  melakukan input data  buku.  Hasil  klasifikasi  ditentukan  oleh beberapa  data training melalui  proses Feature  Selection sebelumnya.  Dengan  menginputkan data  sebuah buku,  maka user dapat menentukan  apakah buku tersebut merupakan  komik  atau bukan komik.

## Gambar 4 DAD Level 0 Klasifikasi Komik

## 3.4 Flowchart Program
Untuk flowchart program  kasifikasi  berdasarkan  periode,  materi  dan  fisik  menggunakan Chi Square  Feature  Selection dengan  Algoritma Naive  Bayes ditunjukkan  pada  Gambar  5.  Dari Gambar 5  diketahui bahwa program terdiri  dari  dua menu utama yaitu Building Classes dan proses klasifikasi Naive  Bayes. Apabila  memilih  menu Feature  Selection maka  akan  masuk  ke  proses seleksi  fitur.  Data  yang  telah  diinputkan  selanjutnya  dihitung  dengan  memilih  kelasnya  dan
menghitung Chi Square dari  data tersebut.  Kemudian data yang telah dihitung akan disimpan untuk proses klasifikasi.
Gambar 3.8 Flowchart Program Klasifikasi

## 4. Implementasi dan Pengujian
4.1  Implem entasi Sistem
Dalam  implementasi  suatu  sistem  dapat  diketahui  cara  kerja  suatu  sistem  yang  dijalankan, apakah  telah  berjalan  baik  atau  tidak.  Untuk  mengetahuinya,  program  ini  dibangun  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman Delphi dan  menggunakan database  oracle. Ketika  program dijalankan,  tampilan  pertama  yaitu form Menu  Utama  yang  memuat  dua  tombol,  masing-masing tombol memiliki fungsi untuk ke Form selanjutnya.  Tombol pertama yaitu tombol Building Classes yang  digunakan  apabila  pengguna  ingin  membangun  kelas  dengan Chi  Square  Feature  Selection dan  tombol  kedua  yaitu  tombol  KlasifikasiNaive Bayes yang  digunakan  apabila  pengguna  ingin melakukan proses klasifikasi.
4.2  Pengujian  Klasifikasi  Teks  M enggunakan Chi  Square  Feature  Selection dan  Algoritma Naive Bayes
Pengujian Chi  Square  Feature Selection  dilakukan  pada  60  judul  buku  dan  pengujian Algortima Naive  Bayes dilakukan  pada  60  judul  buku.  Pengujian  dilakukan  berdasarkan  nilai probabilitas  dan  nilai  ekstraksi  ciri.  Hasil  pengujian  akan  dilampirkan  dengan  tabel confusion matrix.

## 4.2.1  Tabel E kstraksi Ciri
Berdasarkan  perhitungan  yang  dilakukan  oleh  sistem,  maka  diperoleh  nilai  ekstraksi  ciri masing-masing kelas  yang  disusun  pada  Tabel  2.  Nilai  ekstraksi  ciri  diperoleh  dari  nilai  rata- rata ( average ) dari total nilai Chi Square Feature Selection.
Tabel 2 Tabel Komik Bukan Komik 0,10347 1,95157 kstraksi  Ciri

## 4.2.2 Confusion Matrix Hasil Pengujian
1)  Kelas Komik
Pengujian  terhadap  30  judul  yang  termasuk  Komik  dilampirkan  menggunakan  tabel Confusion Matrix seperti pada Tabel  3.
Tabel  3. Confusion Matrix kelas Komik N=30 A B A 29 - B - 1
Keterangan  : -   A  : Komik -   B  : Bukan Komik
Hasil Akurasi  :  —  x  1 0 0 %  =  96,67% 30 Tingkat Error :  ^   x  1 0 0 %  =  3, 3 3 %
2)  Kelas Bukan Komik
Pengujian terhadap  30 judul  yang termasuk Bukan Komik dilampirkan menggunakan tabel Confusion Matrix seperti pada Tabel  4.
Tabel 4. Confusion Matrix ■Celas Bukan Komik N=30 A B A 27 - B - 3 Keterangan  : -   A  : Komik
-   B  : Bukan Komik
Hasil Akurasi  :  —  x  1 0 0 %  =  9 0 % 30 Tingkat Error :  — x 1 0 0 %  =  2 0 %

## 5. Penutup

## 5.1  Kesimpulan
Dari  hasil  pengujian  sistem  klasifikasi  teks  menggunakan Chi  Square  Feature  Selection dan Algoritma Naive  Bayes untuk  menentukan  komik  berdasarkan  periode,  materi  dan  fisik  dapat diperoleh beberapa kesimpulan.  Adapun kesimpulan yang diperoleh dari hasil pengujian yaitu  : 1.  Sistem  klasifikasi  dibangun  menggunakan tool yang  membantu  dalam  menganalisis  sistem klasifikasi  teks  menggunakan Chi  Square  Feature  Selection dan  algoritma Naive  Bayes.  Tool dibangun menggunakan Bahasa pemrograman Delphi yang dapat membangun kelas-kelas untuk
proses klasifikasi,  ekstraksi  ciri  dan melakukan klasifikasi  (pengujian) menggunakan Algoritma Naive Bayes .
2.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan Chi  Square  Feature  Selection diperoleh  ciri  buku  yang merupakan  komik  yaitu  dengan  nilai  0,10347  dan  yang  bukan  komik  memiliki  nilai  1,9531. Selanjutnya  data  diklasifikasi  dengan  algoritma Naive  Bayes. Perhitungan  sistem  yang dilakukan  pada  120  judul  komik  yang  terdiri  dari  60  judul  komik  dan  bukan  komik  untuk membangun kelas yang merupakan tahap training serta 60 judul  komik dan bukan komik untuk tahap testing, diperoleh  hasil  akurasi  dari  Algoritma Naive  Bayes untuk  kelas  komik  adalah 96,67%  dengan  tingkat error 3,33%,  sedangkan  untuk  kelas  bukan  komik  diperoleh  hasil akurasi  sebesar  90%  dengan  tingkat error 10%  sehingga  sistem  klasifikasi  untuk  menentukan komik telah berjalan dengan baik.

## 5.2  Saran
Berdasarkan  kesimpulan  dan  hasil  peneltian  yang  didapatkan,  maka  penelitian  ini  dapat dikembangkan.  Adapun saran untuk pengembangan selanjutnya,  sebagai berikut :
1.  Sistem  klasifikasi  teks menggunakan Chi Square Feature  Selection dan Algoritma Naive Bayes dapat  dikembangkan  lagi  dengan  menggabungkan Feature  Selection lain  seperti Mutual Information  Gain ataupun Within  Class Popularity dan  dikembangkan  dengan  algoritma  selain Naive  Bayes serta  dengan  membangun  kelas  yang  lebih  beragam,  misalnya  klasifikasi berdasarkan Genre dengan kelas romantis,  misteri,  atau petualangan.
2.  Sistem  dapat  dikembangkan  dalam  penelitian  selanjutnya  untuk  pengklasifikasian  data  yang lebih besar dan banyak seperti klasifikasi untuk data mining.

## D aftar Pustaka
[1]  Jogiyanto, Hartono.  2005. Analisis dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta  :  Penerbit Andi.
[2]  Kadir,  Abdul.  2009. Dasar Perancangan dan Implementasi Database Relasional. Yogyakarta  : Andi  Offset.
[3]  Kadir,  Abdul.  2005. Pemrograman  Database  dengan  Delphi  7  Menggunakan  Access  dan ADO. Yogyakarta  :  Andi  Offset.
[4]  Nugroho, Bunafit.  2005. Database Relational dengan MySQL. Yogyakarta  :  Andi  Offset.